「数据工作流编排」共找到 2915 篇相关文章
复杂空间推理新SOTA，性能提升55%！中山大学新作SpatialDreamer
中山大学等机构推出SpatialDreamer，模拟人类空间认知过程，构建闭环推理流程，还提出GeoPO解决奖励稀疏问题，构建SpatialDreamer - SFT数据集。实验显示其在多基准达SOTA，为AI空间智能发展开辟新路径。
Clawdbot为何大火？
LLM记忆问题是业界难题，Clawdbot采用极简方式破解，用写Markdown实现记忆。其记忆系统优势明显，如极简易用、透明可控等，但也有劣势，像数据扩容能力有限、功能扩展性不足等。
阿里开源SmartResume，简历解析无需手工
阿里在Hugging Face和ModelScope上开源智能简历解析系统SmartResume，能将多种格式简历转为结构化数据，分三阶段工作，性能优于基线方法，为HR和开发者提供工具。
算力产业发展重心，正在改变
2025中国算力大会落幕，我国算力产业重心从规模扩张转向应用价值。数据基础设施筑牢底座，智慧运营平台奠定普惠基础，‘应用为王’成趋势，各方行动降低用算门槛推动AI落地。
还在复制粘贴提示词？Memory+Checkpointing 让你从"每次重头来"到"迭代越来越快"
文章介绍了Claude Code最佳实践地图，它将零散手动探索工程化，把关键模块整理成可导航路线图。核心功能包括三段编排、Subagents、Memory + Checkpointing，还给出不同场景方案及使用方法。
OpenClaw 实战：一个人、一台 Mac、六个 AI Agent — 从"能聊天"到"能干活"的工程实战
本文分享 OpenClaw 实战经验，介绍 1 编排者 + 5 专业 Agent 团队运作，阐述上下文管理、记忆成长、多 Agent 协作等核心工程问题及解法，还给出系统搭建步骤和技术栈参考。
Karpathy：20年的编程生涯几周之内被颠覆，80%由AI来写，Claude和Codex跨过某种一致性门槛
OpenAI创始成员Andrej Karpathy分享用Claude编程心得，工作流从80%手动变为80%由AI完成，阐述AI编程优缺点、影响，还对行业未来提出疑问，认为2026年是充满能量的一年。
过时的 Python 版本会让公司损失数百万美元
JetBrains报告显示83%的Python开发者用旧版本，这不仅是技术债务问题，还会增加云账单成本。Python新版本有显著性能提升，升级能节省成本，容器化也未加速升级。
微软研究院BioEmu登上Science，用生成式AI重塑蛋白质功能研究
7月10日，微软研究院AI for Science团队在《Science》发表成果，提出生成式深度学习模型BioEmu，结合多类数据训练，能模拟蛋白构象变化，有多项核心创新，已开源，未来将拓展应用场景。
2.4k star 开源项目，Wingman AI + 知识图谱，如何帮你搭建‘私人大脑’？学术/项目必备，让笔记真正活起来！
MindForger是桌面Markdown IDE，可构建私人知识体系。它能本地运行，掌控数据，有思考联想、知识图谱浏览等功能，能解决笔记混乱等痛点，适用于学术、项目管理等场景。